后訓(xùn)練 Post-Training 主要有兩種范式：SFT和RLPre-training (預(yù)訓(xùn)練) 通過(guò)海量無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Next Token Prediction），讓模型習(xí)得語(yǔ)言語(yǔ)法與通用知識(shí)。SFT (監(jiān)督微調(diào))：實(shí)現(xiàn)指令對(duì)齊 通過(guò)高質(zhì)量問(wèn)答對(duì)進(jìn)行…

?? 學(xué)習(xí)目標(biāo) 徹底掌握 Transformer 的每一個(gè)組件細(xì)節(jié)，理解從 Standard Attention 到現(xiàn)代 LLM（如 Llama, Deepseek）架構(gòu)的演進(jìn)原因，并能手寫(xiě)核心算法代碼。 第一階段：輸入處理 (Input Representation) 1. 分詞 (…

Linly-Talker在高校招生宣傳中的個(gè)性化推送實(shí)驗(yàn)在每年高考季，高校招生辦的老師們總是面臨一個(gè)共同難題：如何用有限的人力，在短時(shí)間內(nèi)回應(yīng)成千上萬(wàn)考生和家長(zhǎng)五花八門(mén)的問(wèn)題？“我這個(gè)分?jǐn)?shù)能報(bào)你們學(xué)校嗎？”“電氣工程專(zhuān)…

在節(jié)奏飛快的上海，科技創(chuàng)新浪潮無(wú)處不在。無(wú)論是參與行業(yè)會(huì)議，還是與不同領(lǐng)域的朋友交流，“人工智能”總是一個(gè)繞不開(kāi)的話(huà)題。作為一名非技術(shù)出身的職場(chǎng)人，我曾長(zhǎng)期覺(jué)得AI是專(zhuān)屬于工程師的領(lǐng)域，直到我開(kāi)始了解并參與了…

GitHub 主頁(yè) 在我 40 年的軟件開(kāi)發(fā)歷程中，連接管理一直是最容易被忽視卻最關(guān)鍵的性能因素。最近的一次高并發(fā)項(xiàng)目讓我深刻認(rèn)識(shí)到，連接管理的優(yōu)化能帶來(lái)數(shù)量級(jí)的性能提升。這次經(jīng)歷徹底改變了我對(duì) Web 框架性能的認(rèn)知。 那是在一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)項(xiàng)目…

Linly-Talker如何處理專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)發(fā)音準(zhǔn)確性問(wèn)題？ 在醫(yī)療講座直播中，數(shù)字人脫口而出“β受體阻滯劑”時(shí)讀成了“貝塔受、體阻、滯劑”，語(yǔ)調(diào)割裂、重音錯(cuò)位；在金融分析視頻里，“資產(chǎn)負(fù)債表”被念作“資不抵債表”&#xff…

學(xué)習(xí)目標(biāo)：理解機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)，掌握監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，理解訓(xùn)練集/測(cè)試集的重要性 預(yù)計(jì)時(shí)間：20分鐘 前置知識(shí)：Python基礎(chǔ)，Numpy基礎(chǔ)📋 本篇內(nèi)容 機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì) → 學(xué)習(xí)方式分類(lèi) → 核心術(shù)語(yǔ)(訓(xùn)…

Linly-Talker項(xiàng)目維護(hù)頻率與長(zhǎng)期發(fā)展預(yù)期 在虛擬主播24小時(shí)不間斷帶貨、AI客服秒回千人咨詢(xún)的今天，數(shù)字人早已不再是科幻電影里的概念。它正以驚人的速度滲透進(jìn)教育、電商、政務(wù)等現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景。但問(wèn)題也隨之而來(lái)：傳統(tǒng)數(shù)字人依賴(lài)昂貴的動(dòng)作捕捉設(shè)備和專(zhuān)業(yè)美術(shù)…